[黃智銘] 法律之外的數字科技
[黃智銘] 法律之外的數字科技
2014.08.29 | 科技

數字科技因為第三方支付舊案,董事長廖世芳、總經理吳聰賢、前總經理王震宇被起訴,新聞鬧得沸沸揚揚,但法律之外,應該多多了解這樣的一家公司,對創業或是電子商務會有更深的了解。

2012年我自己的公司也才開始沒多久,一位證券公司的副總說,有個客戶準備興櫃了,一起過去看看吧。我連要去哪裡都不知道,就去到了三重數字的辦公室,那天數字科技三大要角都到齊,有出資的董事長被稱作「大哥」的廖世芳、創辦人王震宇、總經理吳聰賢,到了辦公室我才知道數字科技是什麼公司,我第一次知道原來市面上看到的8591、591都是我眼前這群年輕人搞出來的生意,在辦公室裡大家泡茶聊天,說真的這氣氛比較像是在一家三重的模具工廠多過像是在網路公司。

說真的當時我很懷疑這是不是詐騙集團,所以開始打聽,各種流言就開始出現了,有人說這家公司是黑道,有人說這家公司是中資,還有著各種傳說,只是這些說法還是無法回答我的「為什麼?」疑問,黑道也許可以圍事收保護費,中資可以花大錢在台灣併購,但是不管是黑道或是中資都沒辦法要遊戲玩家上8591交易寶物,上591刊登租售房屋廣告。

這家公司一定有真功夫。從google、臉書等等網站觀察,網路世界就是一個「贏者全拿」的世界,數字最大競爭優勢是「品牌」,當時400萬的會員數就是最大的門檻,比方當google、臉書成功之後,你就算再出一個一模一樣的網站,用戶也不會買單了。

要在網路創業成功,做生意比做產品重要,作產品只要考慮產品功能、設計,但做生意要包括行銷、客服等等其他環節,才能打造出好品牌。所以當外面看待數字每年花費將近2億元的行銷「費用」,用傳統製造業思維質疑費用過高時,其實他們看錯的是,對經營品牌來說,這些費用就如同台積電投資在12吋晶圓廠的資本,是要確保領先地位與形象的「資本支出」(capex)。

試問如果LV沒有每年花這麼多資金在雜誌、店面上營造品牌,你會願意去買一個這麼昂貴的包包嗎?這也是台灣硬體製造業者的財務盲點,所以永遠計較品牌是燒錢的生意,數字科技的經營團隊都是白手起家,街頭智慧反而告訴他們品牌才是王道,所以經營事業打造品牌時,可以不計代價,被外界視為「瘋狂」。

這些外界看來瘋狂的廣告行銷費用,都是經營團隊精算的結果。一開始團隊也不知道什麼廣告有效,作過很多嘗試,8591一開始,公司設立了大概超過20個遊戲攻略的網站,希望可以把流量導入8591。591開始的時候,想到房東會去各個社區的廣告看板刊登廣告,所以591也到廣告看板上去登自己網站的廣告。

經過這些嘗試錯誤的過程,現在什麼時候下電視廣告,什麼時候該走網路廣告,什麼時候該社群操作,數字科技透過旗下四個網站累積了許多know how。我把他們的操作濃縮城下面三個重點

1.訴求簡單明白

最好就是一句話就打動消費者,「租屋就是快」就是最好的案例,房東要租房子不在意付出廣告費,但就是要有效,試算一間一萬塊的套房,早一天租出去,房東就可以多收300塊,所以租屋就是快很直接打動房東的心。

2.不要預設立場

網路的世界隨時都有新的操作出現,傳統的電視廣告、網路廣告、社群操作等有很多不同組合操作,其實在執行之前,沒人知道什麼有效,大家都是摸著石子過河,數字的作法是一開始都小量嘗試,然後計算投放的報酬率,有效的持續加碼,現在看到591的電視集中在第一、第三季就是經驗法則之後,公司測試發現最有效的行銷模式

3.幹到底

這點尤其是很多新創團隊缺乏的決心,對數字科技來說如果一個生意值得嘗試,千萬不要淺嚐輒止,他們會從產品、行銷等各個層面盡力最到最好,公司團隊很常用「幹到底」來形容決心,當8591成功之後,多數公司會選擇保守,他們卻選擇砸3000萬元打造新網站591,當第一個3000萬砸完,第一天收費只有400元,多數人會因此卻步時,他們選擇檢討反省,然後再砸數千萬,最後成功養出591這一隻金雞母。

這幾年台灣新創公司開始盛行,我才很直接批評一些團隊的心態,只是為了新創而新創,好像是耍酷的青少年一樣。或許大家應該看看數字科技這樣的一個團隊的決心跟執行力,這或許是在法律爭議、流言攻擊之外,你應該知道的數字科技。

作者黃智銘:曾任科技記者多年,目前也是創業一族,在產業界冷眼看產業

關鍵字: #支付科技
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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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